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小子样可靠性分析方法及应用研究

发布时间:2017-04-18 11:06

  本文关键词:小子样可靠性分析方法及应用研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:小子样可靠性分析是工程中经常遇到的问题,本文在总结国内外对小子样可靠性分析和评估方法研究成果的基础上,对小子样可靠性分析和评估方法进行了更加深入的研究。本文的研究内容包括以下几个方面: (1) 针对主要疲劳失效模式的识别,研究了一种对数准则,它可以减少遗漏主要失效模式的可靠性。借助单侧容限系数法和对数准则,提出了一种预测大型复杂结构系统安全疲劳寿命的数值方法。 (2) 首次将Bootstrap方法引入到小子样场合下母体百分位值置信下限的计算中,并与传统的单侧容限系数法和新单侧容限系数法进行了大量的对比计算。本文还发展了一种半参数Bootstrap方法用于计算可靠度的置信下限。 (3) 基于加权最小二乘和Bootstrap方法提出了一种疲劳寿命三参数P-S-N曲线估计方法。该方法考虑了不同应力水平下对数疲劳寿命方差不等的事实,给出了统计意义下P-S-N曲线的最佳估计。 (4) 由于小子样疲劳寿命试验数据估计出的P-S-N曲线可能偏于危险,目前,常用置信度-可靠度-应力-寿命曲线(C-P-S-N)提高预测结果的可信性,本文基于Bootstrap方法提出了一种新的估计C-P-S-N曲线的方法。 (5) 针对结构可靠性分析中功能函数不能显式表达的问题,将支持向量机和支持向量回归机引入到结构可靠性分析中,建立了支持向量机可靠性分析方法。 (6) 针对非线性隐式功能函数的可靠性分析问题,提出了基于加权线性响应面法与支持向量机/支持向量回归机的组合模型。通过有效的组合加权线性响应面法和支持向量机/支持向量回归机,所提方法在设计点周围获得更好的非线性隐式功能函数的近似,从而提高了非线性隐式功能函数失效概率的估计精度。 (7) 借鉴经典响应面法的思想,提出了一种支持向量机响应面法。该方法由支持向量回归机替代经典响应面法中的固定多项式函数来构建响应面,并结合一次二阶矩法形成迭代过程。
【关键词】:可靠性 小子样 疲劳 Bootstrap方法 支持向量机 支持向量回归机 响应面法
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:V215.7
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-6
  • 目录6-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 背景及意义8-9
  • 1.2 国内外研究发展现状9-10
  • 1.3 本文所做工作10-11
  • 参考文献11-14
  • 第二章 预测复杂结构系统安全疲劳寿命的一种新数值方法14-23
  • 2.1 引言14
  • 2.2 具有一定置信度和可靠度的疲劳寿命估算14-15
  • 2.3 结构系统主要疲劳失效模式的枚举15-18
  • 2.4 单侧容限系数法18-19
  • 2.5 算例19-21
  • 2.6 本章小结21
  • 参考文献21-23
  • 第三章 小子样场合下估算母体百分位值置信下限和可靠度置信下限的Bootstrap方法23-35
  • 3.1 引言23-24
  • 3.2 母体百分位值置信下限24
  • 3.3 新单侧容限系数法24-25
  • 3.4 Bootstrap方法25-28
  • 3.5 Bootstrap方法计算母体百分位值置信下限28
  • 3.6 新旧单侧容限系数法在计算可靠度置信下限中的应用28-29
  • 3.7 Bootstrap方法计算可靠度下限29-30
  • 3.8 数值算例30-33
  • 3.9 本章小结33
  • 参考文献33-35
  • 第四章 基于加权最小二乘和Bootstrap的寿命曲线估计方法35-54
  • 4.1 引言35-37
  • 4.2 加权最小二乘估计37-38
  • 4.3 三参数P-S-N曲线38-39
  • 4.4 加权最小二乘法估计三参数P-S-N曲线39-42
  • 4.5 应用实例42-50
  • 4.6 讨论与结论50-52
  • 参考文献52-54
  • 第五章 寿命曲线的Bootstrap置信带54-63
  • 5.1 引言54
  • 5.2 三参数疲劳曲线拟合方法54-55
  • 5.3 构建回归曲线的Bootstrap置信带55-57
  • 5.4 C-P-S-N曲线57-58
  • 5.5 应用实例58-60
  • 5.6 讨论60-61
  • 5.7 本章小结61
  • 参考文献61-63
  • 第六章 基于支持向量机的可靠性分析方法63-89
  • 6.1 引言63-64
  • 6.2 统计学习理论的基本概念64-67
  • 6.3 支持向量分类算法67-72
  • 6.4 基于分类算法的可靠性分析72-79
  • 6.5 支持向量机回归算法79-82
  • 6.6 基于回归算法的可靠性分析82-87
  • 参考文献87-89
  • 第七章 支持向量机与响应面法的组合模型89-107
  • 7.1 引言89-90
  • 7.2 加权线性响应面法90-91
  • 7.3 支持向量机与加权线性响应面法的组合91-96
  • 7.4 支持向量回归机与加权线性响应面法的组合96-99
  • 7.5 支持向量机响应面法99-104
  • 7.6 本章小结104-105
  • 参考文献105-107
  • 第八章 结论与展望107-109
  • 致谢109-110
  • 攻读硕士期间所发表的论文、参与的课题项目及获奖情况110-112
  • 西北工业大学学位论文知识产权声明书112
  • 西北工业大学学位论文原创性声明112

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 马超;结构可靠性若干专题研究[D];西北工业大学;2007年


  本文关键词:小子样可靠性分析方法及应用研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:314723

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